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        基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的電信客戶流失分析與運(yùn)用

        2018-02-07 10:22:45吳怡慧姚洪心
        時(shí)代金融 2018年3期

        吳怡慧 姚洪心

        【摘要】隨著電信市場改革步伐的加速,各大運(yùn)營商的競爭也隨之加劇。紛紛把客戶關(guān)系管理的中心從客戶的業(yè)務(wù)受理、營業(yè)、收費(fèi)、投訴等基本功能轉(zhuǎn)向客戶流失的控制。要保持現(xiàn)有的客戶,電信運(yùn)營商需提前預(yù)知某些客戶是否有流失的可能性,進(jìn)而采取市場策略。本文將通過運(yùn)用判別分析法建立客戶流失模型,為電信運(yùn)營商提供一個(gè)數(shù)據(jù)上的支撐系統(tǒng),幫助他們從大量的用戶中發(fā)現(xiàn)具有高流失性的用戶。同時(shí)通過因子分析建立客戶忠誠度評(píng)分模型,便于其掌握目前客戶對(duì)企業(yè)的忠誠度。

        【關(guān)鍵詞】判別分析法 客戶流失模型 因子分析法

        一、引言

        在電信企業(yè)面向市場,面向國內(nèi)外眾多的競爭者,努力創(chuàng)造更高價(jià)值的同時(shí),客戶流失率的不斷增加,客戶平均生命周期的不斷縮短嚴(yán)重影響了電信企業(yè)的發(fā)展。只有更好地利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù),深層次、多角度地分析和挖掘當(dāng)前和歷史的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶信息、競爭對(duì)手的信息等相關(guān)環(huán)境的多種數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律,并在此基礎(chǔ)上建立完善的客戶關(guān)系管理系統(tǒng),電信企業(yè)才能快速、準(zhǔn)確地分析商業(yè)問題,及時(shí)作出關(guān)于未來的生產(chǎn)計(jì)劃和長遠(yuǎn)規(guī)劃的決策,從而在激烈的競爭中處于優(yōu)勢(shì)地位。

        本文將利用SPSS軟件,綜合分析電信客戶資料,通過判別分析得出客戶流失分類模型,再利用因子分析法建立客戶忠誠度評(píng)分模型,全方位了解客戶的忠誠度,并為電信提供市場決策建議。

        二、客戶流失問題分析

        客戶流失是客戶因某種原因而離開為其服務(wù)公司的一種常見行為。客戶離開的原因多種多樣,根據(jù)促成客戶流失的責(zé)任方,可將客戶流失分為主動(dòng)流失和被動(dòng)流失。

        (一)主動(dòng)流失

        如果導(dǎo)致客戶流失的主要責(zé)任在客戶本身,則成為主動(dòng)流失。若是由于手機(jī)變更、服務(wù)質(zhì)量、業(yè)務(wù)競爭等原因造成的客戶流失,則是企業(yè)應(yīng)當(dāng)高度關(guān)注的。

        (二)被動(dòng)流失

        被動(dòng)流失是指流失責(zé)任在企業(yè)一方。這種情況可能是由于企業(yè)提供的服務(wù)變更造成的。

        目前,對(duì)客戶流失的分析數(shù)據(jù)主要是人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)和客戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。本文運(yùn)用的數(shù)據(jù)結(jié)合了兩種類型,包含了客戶的地區(qū)、年齡、收入等與客戶本身屬性的數(shù)據(jù)和客戶的各種業(yè)務(wù)費(fèi)用、通話時(shí)間等客戶消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)。

        三、判別分析法

        判別分析又稱“分辨法”,是在分類確定的條件下,根據(jù)某一研究對(duì)象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。其基本原理是按照一定的判別準(zhǔn)則,建立一個(gè)或多個(gè)判別函數(shù),用研究對(duì)象的大量資料確定判別函數(shù)中的待定系數(shù),并計(jì)算判別指標(biāo)。據(jù)此即可確定某一樣本屬于何類。

        運(yùn)用SPSS的判別分析,隨機(jī)抽出70%數(shù)據(jù)并對(duì)各組進(jìn)行均值是否相等的檢驗(yàn),可以看出除了婚姻狀況、性別、家庭人數(shù)和免費(fèi)電話而外,其他特征在兩組的均值是顯著有差異的。

        通過貝葉斯線性判別函數(shù),可以將樣本分為No和Yes兩類并得出y=No的這一組的分類函數(shù)為:

        其中正確分類率為75.6%,存在一定的誤判。同時(shí)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)流失用戶具有的特征是:設(shè)備租賃、無線服務(wù)越多越容易造成客戶流失,但是電話卡服務(wù)增大和客戶退休則會(huì)減少客戶流失。非流失客戶則是設(shè)備租賃對(duì)其正向影響較小,電話卡和無線服務(wù)的增多會(huì)加大客戶的留存。

        四、因子分析法

        接下來通過因子分析法建立客戶忠誠度得分模型。通過SPSS進(jìn)行分析,得知共有9個(gè)主成分,則每個(gè)主成分可表示為:

        五、總結(jié)及建議

        通過對(duì)電信企業(yè)客戶的數(shù)據(jù)分析,得知流失的客戶特征為:設(shè)備租賃、無線服務(wù)越多越容易造成客戶流失,但是電話卡服務(wù)增大和客戶退休則會(huì)減少客戶流失;非流失客戶則是設(shè)備租賃對(duì)其正向影響較小,電話卡和無線服務(wù)的增多會(huì)加大客戶的留存。企業(yè)的擁有較高的客戶忠誠度,但需要繼續(xù)注意影響客戶流失的因素,盡量避免才能保持較高的客戶忠誠度。

        參考文獻(xiàn)

        [1]高敏.基于昆明電信的客戶流失分析[D].昆明理工大學(xué),2005.

        [2]王玉英,沈靈敏.判別分析在電信客戶分類中的應(yīng)用[J].電腦與電信,2011(11):35-37.

        [3]梁伯瀚.客戶忠誠度評(píng)分模型研究——以中國電信廣東某公司為例[D].中山大學(xué),2009.

        [4]胡健萍.電信企業(yè)客戶忠誠度模型的構(gòu)建[J].科技經(jīng)濟(jì)市場,2008(7):23-24.

        作者簡介:吳怡慧(1992-),女,漢族,重慶開州人,畢業(yè)于東華大學(xué),研究方向:金融學(xué);姚洪心(1969-),男,漢族,四川成都人,任職于東華大學(xué),研究方向:博弈論、國際經(jīng)濟(jì)學(xué)、產(chǎn)業(yè)組織理論。endprint

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